做机器学习的同学在工作中都会遇到预测结果的置信度问题,具体表现是模型刻画能力和推广能力的矛盾,部分需要推广能力结果的冷启动等问题。服饰电商广告排序会遇到的一个必须要解决的问题,商品换季和上新,换季和上新的时候对模型而言会出现没有历史的新样本,并且在未来一段时间这些新样本会成为排序要面对主要客体,所有之前模型积累的历史都变得不再“有意义”,这个时候如何去处理让模型更稳定让过去积累的历史更有意义,并且同时让新品能最快的积累足够的置信度,蘑菇街积累了一些经验。
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2024-08-23 上海
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